前科大讯飞研究院实习AI工程师，2024年从安徽财经大学以全优成绩毕业的王彦祺目前是一位在上海陆家嘴中国银联工作的自动化系统运维与优化工程师和人工智能工程师，专注于系统优化和大语言模型领域的工作。在校期间，王彦祺就深耕于数据科学，机器学习与深度学习领域的研究，并在讯飞实习期间参与了“讯飞星火”大模型的攻坚任务。他的细分研究领域为金融科技，并在该领域拥有多个国家级竞赛奖项及科研成果。
主要研究方向
- 数据科学：数据预处理，特征工程，BI工程，应用统计学
- 机器学习与深度学习：分类任务，回归预测，模型调优，神经网络
- 自然语言处理：BERT，Transformer
- 系统分析与设计：前后端开发，自动化部署与调优
科研成果
某银行卡交易支付诈骗机器学习预测任务
针对金融业银行卡欺诈数据极端不平衡（欺诈样本占比通常低于0.1%）的问题，提出了一种基于多机器学习模型集成学习的小样本欺诈检测方法，在仅有少量标注样本的情况下，模型的召回率仍能保持90%以上。该科研成果并获得了国家科研基金二等奖。
某大模型微调结合集成学习的量化交易项目
在由国际量化交易巨头Jane Street 主办的kaggle金融量化竞赛中，王彦祺与其团队成员采用基于GPT-2语言模型微调（Lora与QLora）与机器学习（XGBoost、LightGBM）的融合策略，最终斩获银牌。
国际大学生数学建模大赛项目
研究出一种全新的优化算法，针对太空运输中的资源调度及优化问题，采用蒙特卡洛方法生成数千种随机场景（包括交通中断概率、物资需求分布），量化评估不同路径方案的鲁棒性。该项目获得国际大学生数学建模大赛国际级H奖。